小红书内容高效采集终极方案:XHS-Downloader使用全攻略
2026-02-08 04:21:36作者:宣聪麟
还在为保存小红书上的精彩内容而烦恼吗?每次看到喜欢的旅行攻略、美食教程,却只能手动一张张保存,不仅耗时耗力,还带着烦人的水印。今天我要向你介绍一款能彻底解决这些痛点的神器——XHS-Downloader,让你轻松批量下载无水印的小红书作品!🎯
为什么你需要这款工具?
想象一下这样的场景:你正在规划一次旅行,在小红书上找到了几十篇详细的攻略,每篇都有精美的图片和视频。传统方式下,你需要:
- 逐一点开每个作品
- 手动保存每张图片和视频
- 忍受无处不在的平台水印
- 花费数小时整理文件
而使用XHS-Downloader,同样的任务只需要几分钟就能完成,而且获得的是原始无水印文件!这就是效率的飞跃。
核心功能亮点:不止是下载那么简单
🚀 一键批量处理
支持同时处理多个作品链接,告别重复劳动。无论是10条还是50条内容,都能一次性搞定。
💧 彻底去除水印
获得纯净的原始文件,图片支持WEBP、JPG等多种格式,视频支持MP4等主流格式。
🎨 智能文件管理
自动按作者或作品分类存储,建立井然有序的个人素材库。
XHS-Downloader简洁直观的操作界面,让下载变得如此简单
快速上手:三步开启高效下载之旅
第一步:获取工具
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/xh/XHS-Downloader
cd XHS-Downloader
第二步:启动程序
- Windows用户:双击运行
main.exe - macOS/Linux用户:执行
chmod +x main && ./main
第三步:开始下载
- 在小红书复制你想要下载的作品链接
- 在程序界面粘贴链接
- 点击下载无水印作品文件按钮
就是这么简单!程序会自动解析并下载无水印文件到指定目录。
实战应用:不同用户的使用效果
旅行博主的高效素材收集
张小姐使用XHS-Downloader后,收集30篇旅行攻略的时间从原来的90分钟缩短到仅需5分钟,效率提升18倍!
设计师的纯净素材库
李先生通过工具建立了个人专属的素材库,所有图片都是高质量无水印版本,创作效率大幅提升。
进阶技巧:让下载更智能
命令行模式:技术达人的选择
对于需要自动化处理的用户,XHS-Downloader提供了完整的命令行支持:
主要参数包括:
--url:指定作品链接--folder-name:自定义存储文件夹--index:指定下载起始位置
用户脚本:便捷的功能扩展
常见问题解决方案
下载速度慢怎么办?
- 检查网络连接状态
- 适当减少并发下载数量
- 选择网络空闲时段操作
文件保存位置在哪里?
- 默认保存在
Download文件夹 - 可在设置中修改存储路径
- 支持按关键词自动分类
最佳实践建议
根据我们的实际测试,推荐以下配置组合:
| 使用场景 | 推荐并发数 | 单次处理链接数 |
|---|---|---|
| 日常收集 | 3-5个 | 10-20条 |
| 批量下载 | 5-8个 | 30-50条 |
写在最后:开启你的高效下载时代
XHS-Downloader不仅仅是一个下载工具,更是你内容管理的好帮手。通过合理使用这款工具,你可以:
- 节省大量时间成本
- 获得高质量原始文件
- 建立个人知识体系
记住,好的工具能让工作事半功倍。现在就开始使用XHS-Downloader,体验高效下载带来的便利吧!✨
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
567
3.83 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
892
667
Ascend Extension for PyTorch
Python
376
445
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
349
200
昇腾LLM分布式训练框架
Python
116
145
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.37 K
777
暂无简介
Dart
797
197
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.13 K
271

